第1章 为Hive打好基础：Hadoop
1.1 一只小象出生了
1.2 Hadoop的结构
1.3 数据冗余
1.3.1 传统的高可用性
1.3.2 Hadoop的高可用性
1.4 MapReduce处理
1.4.1 超越MapReduce
1.4.2 YARN和现代数据架构
1.4.3 Hadoop和开源社区
1.4.4 我们身在何处
第2章 Hive简介
2.1 Hadoop发行版
2.2 集群架构
2.3 Hive的安装
2.4 探寻你的方式
2.5 HiveCLI
第3章 Hive架构
3.1 Hive组件
3.2 HCatalog
3.3 HiveServer2
3.4 客户端工具
3.5 执行引擎：Tez
第4章 Hive表DDL
4.1 schema-on-read
4.2 Hive数据模型
4.2.1 模式/数据库
4.2.2 为什么使用多个模式/数据库
4.2.3 创建数据库
4.2.4 更改数据库
4.2.5 删除数据库
4.2.6 列出数据库
4.3 Hive中的数据类型
4.3.1 基本数据类型
4.3.2 选择数据类型
4.3.3 复杂数据类型
4.4 表
4.4.1 创建表
4.4.2 列出表
4.4.3 内部表/外部表
4.4.4 内部表/受控表
4.4.5 内部表/外部表示例
4.4.6 表的属性
4.4.7 生成已有表的CREATETABLE命令
4.4.8 分区和分桶
4.4.9 分区注意事项
4.4.10 对日期列进行高效分区
4.4.11 分桶的注意事项
4.4.12 更改表
4.4.13 ORC文件格式
4.4.14 更改表分区
4.4.15 修改列
4.4.16 删除表/分区
4.4.17 保护表/分区
4.4.18 其他CREATETABLE命令选项
第5章 数据操作语言
5.1 将数据装载到表中
5.1.1 使用存储在HDFS中的文件装载数据
5.1.2 使用查询装载数据
5.1.3 将查询到的数据写入文件系统
5.1.4 直接向表插入值
5.1.5 直接更新表中数据
5.1.6 在表中直接删除数据
5.1.7 创建结构相同的表
5.2 连接
5.2.1 使用等值连接来整合表
5.2.2 使用外连接
5.2.3 使用左半连接
5.2.4 用单次MapReduce实现连接
5.2.5 最后使用最大的表
5.2.6 事务处理
5.2.7 ACID是什么，以及为什么要用到它
5.2.8 Hive配置
第6章 将数据装载到Hive
6.1 装载数据之前的设计注意事项
6.2 将数据装载到HDFS
6.2.1 Ambari文件视图
6.2.2 Hadoop命令行
6.2.3 HDFS的NFSGateway
6.2.4 Sqoop
6.2.5 ApacheNiFi
6.3 用Hive访问数据
6.3.1 外部表
6.3.2 LOADDATA语句
6.4 在Hive中装载增量变更数据
6.5 Hive流处理
6.6 小结
第7章 查询半结构化数据
7.1 点击流数据
7.1.1 摄取数据
7.1.2 创建模式
7.1.3 装载数据
7.1.4 查询数据
7.2 摄取JSON数据
7.2.1 使用UDF查询JSON
7.2.2 使用SerDe访问JSON
第8章 Hive分析
8.1 构建分析模型
8.1.1 使用太阳模型获取需求
8.1.2 将太阳模型转换为星型模式
8.1.3 构建数据仓库
8.2 评估分析模型.
8.2.1 评估太阳模型
8.2.2 评估聚合结果
8.2.3 评估数据集市
8.3 掌握数据仓库管理
8.3.1 必备条件
8.3.2 检索数据库
8.3.3 评估数据库
8.3.4 过程数据库
8.3.5 转换数据库
8.3.6 你掌握了什么
8.3.7 组织数据库
8.3.8 报表数据库
8.3.9 示例报表
8.4 高级分析
8.5 接下来学什么
第9章 Hive性能调优
9.1 Hive性能检查表
9.2 执行引擎
9.2.1 MapReduce
9.2.2 Tez
9.3 存储格式
9.3.1 ORC格式
9.3.2 Parquet格式
9.4 矢量化查询执行
9.5 查询执行计划
9.5.1 基于代价的优化
9.5.2 执行计划
9.5.3 性能检查表小结
第10章 Hive的安全性
10.1 数据安全性的几个方面
10.1.1 身份认证
10.1.2 授权
10.1.3 管理
10.1.4 审计
10.1.5 数据保护
10.2 Hadoop的安全性
10.3 Hive的安全性
10.3.1 默认授权模式
10.3.2 基于存储的授权模式
10.3.3 基于SQL标准的授权模式
10.3.4 管理通过SQL进行的访问
10.4 使用Ranger进行Hive授权
10.4.1 访问Ranger用户界面
10.4.2 创建Ranger策略
10.4.3 使用Ranger审计
第11章 Hive的未来
11.1 LLAP
11.2 Hive-on-Spark
11.3 Hive：ACID和MERGE
11.4 可调隔离等级
11.5 ROLAP/基于立方体的分析
11.6 HiveServer2的发展
11.7 面向不同工作负载的多个HiveServer2实例
附录A 建立大数据团队
附录B Hive函数

Hive“出身名门”，是最初由Facebook公司开发的数据仓库工具。它简单且容易上手，是深入学习Hadoop技术的一个很好的切入点。斯科特·肖，安德烈亚斯·弗朗索瓦·弗穆尔恩，安库尔·古普塔，戴维·杰鲁姆加德著的《Hive实战》由数据库专家和大数据专家共同撰写，具体内容包括：Hive的安装和配置，其核心组件和架构，Hive数据操作语言，如何加载、查询和分析数据，Hive的性能调优以及安全性，等等。本书旨在为读者打牢基础，从而踏上专业的大数据处理之旅。
本书面向数据科学家以及对大数据技术感兴趣的读者。